山東泗水春季農田地表空氣中PM 2.5濃度變化及影響因素

武亞堂，吳建國，王 立

（1.甘肅農業大學林學院，甘肅 蘭州730070；2.中國環境科學研究院，北京100021）

大氣顆粒物(particulate matter，PM)主要指以固態和液態形式懸浮于大氣中各種顆粒狀物的總稱[1]。PM2.5是空氣動力學粒徑≤2.5μm的大氣顆粒物，在我國又被稱為細顆粒物[1]。隨著城市化和工業化的快速發展，PM2.5成為區域性大氣污染物之一[2-4]，危害人體健康和生態環境[5-6]。農田土壤風蝕揚塵是PM2.5的重要來源[7-8]。在風力的作用下，裸露農田地表土壤風蝕揚塵經擴散等過程影響近地表空氣和高地表中PM2.5濃度及空氣質量[9-10]。同時，外源輸送和區域空氣中的PM2.5也會經擴散與干、濕沉降過程而影響農田近地表空氣中的PM2.5濃度[7]。因此，系統分析農田近地表空氣中PM2.5濃度變化及影響因素，對科學認識裸露農田土壤產生的PM2.5對大氣環境的影響具有重要現實意義。

在國際上對PM2.5研究還多集中于歐美國家(如美國、意大利和波蘭)的一些城市及工業污染區[11-13]，并且對土壤風蝕揚塵排放清單[14]、元素解析[15]、變化特征[16]及免耕[17]、休耕[18]、留茬和田間管理[19]、土壤質地[20]、紋理和有機質含量[21]等對土壤風蝕揚塵影響方面的研究也引起了重視。另外，一些研究發現土壤風蝕揚塵PM10排放與土壤濕度呈負相關關系[14]，與風速呈顯著正相關關系[22]。但對農田土壤風蝕揚塵PM2.5排放研究卻不多[7]，特別是對農田近地表空氣中PM2.5濃度變化及影響因素研究報道極少。在我國，空氣中顆粒物濃度變化及影響因素研究也在許多城市或工業污染區展開[23-25]，并且對農田土壤風蝕揚塵顆粒物排放及影響因素也有研究報道，如在農牧交錯帶非沙區農田平均PM10通量與風速呈顯著線性關系，最大PM10排放量與風速呈冪函數關系[26]；在陜西中北部農田地表PM10排放量與土壤濕度呈負相關關系，與摩阻風速呈四次冪函數關系，與地表粗糙度呈冪函數關系等[27]；在山東泗水縣春季農田近地表空氣中PM10濃度變化與風速呈顯著負相關和指數函數關系，與相對濕度呈顯著二次函數關系，與氣溫呈顯著“S”曲線函數關系[28]。這些研究結果對認識農田土壤風蝕揚塵PM10排放及影響因素研究有重要參考價值，但目前對農田近地表空氣中PM2.5濃度變化及影響因素研究卻少有報道。

近年來，大氣污染最嚴重的京津冀及周邊地區空氣質量雖已明顯好轉[29-30]，但PM2.5污染物問題還沒有徹底解決[31]。該區域種植前開墾旱作農田面積大，加上在易旱多風的春季因缺少植被覆蓋而地表土壤處于裸露或半裸露狀態[32]，使春季土壤風蝕揚塵排放成為影響區域空氣中PM2.5的重要來源[7]。裸露農田土壤風蝕揚塵PM2.5排放嚴重影響京津冀及周邊空氣質量[33-34]。系統分析這些裸露農田近地表空氣中PM2.5濃度變化及影響因素，對科學認識京津冀及周邊地區大氣重污染成因和制定有效控制對策等有重要的現實意義。目前對京津冀及周邊地區土壤風蝕揚塵排放及影響因素已有一些研究[35]，但對農田近地表空氣中PM2.5濃度變化及影響因素卻很少有研究報道。濟寧市位于京津冀周邊地區，總土地面積11187 km2，其中耕地面積龐大(6113 km2)，占總面積的55%[36]。另外，濟寧市現已初步形成結構較完整的工業體系，是山東省重點建設的三大工業城市之一。大氣污染主要受土壤揚塵(貢獻率為30%)的影響，其次受到不同程度人為污染源(燃煤、交通揚塵和汽車尾氣排放，貢獻率分別為26%、10%和8%)的影響[37]。為此，本研究在旱作農田分布廣泛、大氣污染嚴重的山東省濟寧市[38]，選擇典型開墾農田，進行春季近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化與氣象、土壤溫濕度因素同步觀測，對農田近地表空氣中PM2.5濃度變化及影響因素進行探索，旨為準確確定農田土壤風蝕揚塵PM2.5排放對空氣質量的影響，科學制定政策控制大氣污染提供一定的依據和參考。

1 材料與方法

1.1 研究區概況和試驗地選擇

研究區位于濟寧市泗水縣，在山東省中南部，泰沂山南麓(35°28′?35°48′N，117°5′?117°35′ E)；該縣東西橫距最大約為46 km，南北縱距最大約為41 km；呈現出南北高、中部低，由東向西傾斜的地勢，南北多為400 m以下低山丘陵，中部為河谷平地。境內河流屬淮河水系，多東西流向[36]。該縣地處暖溫帶大陸性季風氣候區，年均氣溫13.4℃，年降水量755 mm(主要集中于7月? 9月)，年相對濕度65%，無霜期180 ～220 d，春季(3月 ? 5月)易旱多風和大風[39]。同時,該縣為典型農業縣，總土地面積約為1.12×105hm2，其中農用地面積約84 954 hm2(耕地面積約56 043 hm2)，主要種植小麥(Triticum aestivum)、玉米(Zea mays)、馬鈴薯(Solanum tuberosum)和油料作物，旱作農田分布廣泛；并且前茬作物收獲后地表多不會留存秸稈，使冬春季農田地表土壤覆蓋度低，呈季節性裸露和半裸露的狀態[36]。觀測場地選擇在位于距離泗水縣城中心約15 km處的泗河北岸的林泉西村(35°68′N，117°38′E)，觀測場地選擇參考文獻[28]。

1.2 PM 2.5 濃度觀測

在2019年的3月1日至5月31日，進行近地表空氣中PM2.5逐日采樣觀測。大量的研究發現白天城市空氣中PM2.5濃度變化在08:00?09:00時出現峰值[40-41]，所以本研究PM2.5采樣觀測在每天08:00 ?09:00進行。考慮到過去土壤風蝕揚塵與顆粒物濃度觀測都集中在1 m以上較高地表[27]，基于對近1 m內地表空氣中顆粒物采樣觀測分析不足，對農田近地表土壤風蝕揚塵認識有限等客觀事實，本研究開展農田近地表1 m內空氣中PM2.5濃度觀測分析。結合考慮氣象站觀測高度限制，采樣高度設為近地表80 cm處，采樣儀布設于觀測場的中心。采樣PM2.5儀器為青島精誠儀器儀表有限公司于2018年2月生產的JH-120F型智能顆粒物中流量采樣器，配備有QH-100中流量PM2.5切割器。采氣流量為100 L·min?1，每次采集時間為60 min。利用濾膜稱重法確定采集空氣中PM2.5質量，即用上海佑科儀器儀表有限公司于2018年3月生產的FA1104B型0.1 mg精度電子天平，在采樣前和采樣后分別稱空白濾膜和已采集到空氣中PM2.5濾膜質量，根據采集后與采集前濾膜的質量差，計算采集空氣中PM2.5質量，再根據采氣流量100 L·min?1計算采樣60 min累積采樣空氣體積，由采樣PM2.5質量與采樣空氣的體積計算空氣中PM2.5質量濃度。所用濾膜為山東青島精誠儀器儀表有限公司于2018年6月生產的直徑90 mm玻璃纖維濾膜。在停止采樣時，濾膜存放在干凈濾膜盒內進行低溫遮光密封保存。在降雨天(包括3月29日及4月8、9和11日)以及停電時(3月6日)停止PM2.5采樣觀測。

1.3 環境因素監測

本研究環境因素指標為氣象因素(風速、氣溫和相對濕度)和土壤溫濕度。在2019年3月1日?5月31日，使用河北省邯鄲市清易電子科技有限公司于2018年5月生產的QS-3000自動氣象站(該氣象站架設在觀測場北偏東45°距離PM2.5采樣儀約2 m處位置)，在PM2.5采樣開始與結束時段進行近地表80 cm處風速、氣溫和相對濕度的同步監測，每隔30 min自動記錄數據。同時，使用美國Decagon公司于2016年8月生產的5通道的Em50土壤溫濕度數據采集器，在PM2.5采樣開始與結束時段，同時測定0? 5 cm土壤溫濕度，每隔30 min自動記錄數據。

1.4 數據分析

為了使環境因素分析時段與PM2.5濃度采樣觀測時段一致，把PM2.5濃度觀測時段對應期間的氣象和土壤溫濕度因素按30 min記錄觀測數據都統一按60 min平均值計算。另外，把3月2日和5月13日受沙塵影響明顯的觀測數據進行剔除以減少區域沙塵對觀測數據的影響。本研究以線性回歸和Pearson相關系數分析法，分析農田近地表空氣中的PM2.5濃度變化與風速、氣溫、空氣相對濕度、0 ?5 cm土壤溫濕度的關系；以曲線回歸分析法，分析PM2.5濃度變化與風速、氣溫、相對濕度和0?5 cm土壤溫濕度非線性關系；以多元線性回歸和逐步回歸分析模型，綜合分析PM2.5濃度變化與風速、氣溫、相對濕度和0?5 cm土壤溫濕度的關系。所有數據處理和圖表制作都在Excel 2013中進行，所有數據分析都在SPSS 21.0軟件中完成。

2 結果與分析

2.1 PM 2.5 濃度逐日變化特征

在3月? 5月，農田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化不同(圖1)。在3、4和5月，PM2.5濃度平均值分別為174.40、148.15和160.00μg·m?3，變化范圍分別為66.67～333.33、16.67～266.67和66.67～216.67 μg·m?3，變異系數分別為37%、41%和27% (圖1)。

在3月? 5月，農田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度平均值為160.98μg·m?3，變化范圍為16.67～333.33μg·m?3，變異系數為36%(圖2)。

圖1 PM 2.5濃度與氣象因素的變化特征Figure 1 Changes in fine particulate matter (PM 2.5)concentrations and meteorological factors

圖2 3月1日 ? 5月31日PM 2.5濃度變化特征Figure 2 Changesin fine particulate matter (PM 2.5)concentrationsfrom 1st March to 31st May

2.2 PM 2.5 濃度變化與環境因素的關系

2.2.1 PM2.5濃度變化與氣象因素的關系

在3月? 5月，農田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度與氣象因素相關性不同。在3月，平均風速為1.74 m·s?1，變化范圍為0.43～5.20 m·s?1；平均氣溫為6.89 ℃，變化范為0.50～14.46℃；空氣平均相對濕度為68.01%，變化范圍為41.13%～99.9%。在4月，平 均 風 速 為1.63 m·s?1，變 化 范 圍 為0.67～4.1 m·s?1；平均氣溫為13.20℃，變化范圍為6.87～21.23℃；平均相對濕度值為74.91%，變化范圍為40.77%～99.9%。在3月和4月，PM2.5濃度變化與風速、氣溫和空氣相對濕度相關系數(表1)和線性回歸關系(表2)均不顯著(P>0.05)。在5月，平均風速1.43 m·s?1，變化范圍為0.30～5.13 m·s?1，PM2.5濃度變化與風速呈極顯著負相關關系(P<0.01)。與風速呈極顯著的指數函數關系(P<0.01)；平均氣溫為20.40℃，變化范圍為15.77～27.23℃；平均相對濕度為64.67%，變化范圍為27.23%～87.87%，PM2.5濃度變化與相對濕度呈顯著二次函數關系(P< 0.05)，但PM2.5濃度變化與氣溫、相對濕度相關系數和線性回歸關系卻均不顯著(P>0.05)。

表1 PM 2.5濃度與環境因素的Pearson相關系數Table 1 Pearson correlation coefficientsbetween fine particulatematter (PM 2.5)concentration and environmental factors

表2 PM 2.5濃度(y)與環境因素(x)的非線性回歸方程Table 2 Nonlinear regression equation of fine particulate matter (PM 2.5)concentration (y)with environmental factors (x)

在3月? 5月，平均風速為1.59 m·s?1，變化范圍為0.30～5.20 m·s?1，PM2.5濃度變化與風速變化呈顯著的指數函數關系(P< 0.05)；平均氣溫為13.66℃，變化范圍為0.50～27.23℃，PM2.5濃度變化與氣溫變化呈極顯著的倒數函數關系(P<0.01)(表2)；平均空氣相對濕度為69.02%、變化范圍為27.23%～99.9%，但PM2.5濃度變化與氣溫、風速、相對濕度變化的相關系數和線性回歸關系都不顯著(P>0.05)(圖1和表1)。

2.2.2 PM2.5濃度變化與土壤溫濕度的關系

在3月?5月，農田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度與土壤因素相關性不同。在3月，平均土壤溫度為7.22℃，變化范圍為2.73～14.17℃；平均土壤濕度為14.28%，變化范圍為14.15%～14.42%；PM2.5濃度變化濃度與土壤溫濕度相關系數和線性回歸關系都不顯著(P>0.05)。在4月，平均土壤溫度為13.39℃，變化范圍為7.7～18.83℃，PM2.5濃度變化與土壤溫度相關系數和線性回歸關系也都不顯著(P>0.05)；土壤平均濕度16.05%，變化范圍為14.22%～19.22%，PM2.5濃度變化與土壤濕度呈極顯著負相關關系(P<0.01)，并且與土壤濕度也呈極顯著指數函數關系(P< 0.01)(表2)。在5月，土壤平均溫度為19.89℃，變化范圍13.7～25.3℃；土壤平均濕度為18.28%，變化范圍為17.62%～18.93%，PM2.5濃度變化與土壤溫濕度相關系數及線性回歸關系都不顯著(P>0.05)(圖3和表1)。

在3月? 5月，土壤平均溫度13.65℃，變化范圍為2.73～25.3℃；土壤平均濕度為16.25%，變化范圍為14.15%～19.22%，PM2.5濃度變化與土壤濕度呈顯著負相關關系(P<0.05)，并且與土壤濕度呈顯著指數函數關系(P<0.05)(表2)，但與土壤溫度相關系數和線性回歸都不顯著(P>0.05)(圖3和表1)。

2.3 PM 2.5 濃度變化與環境因素綜合關系

圖3 PM 2.5濃度和土壤溫濕度變化特征Figure 3 Changes in fineparticulatematter (PM 2.5)concentration with soil temperatureand moisture

以農田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度為因變量，以風速、氣溫、相對濕度和0?5 cm土層溫濕度為自變量，PM2.5濃度變化與環境因素多元回歸關系達到顯著水平(R2=0.172，P=0.01)，但只有風速標準化回歸系數(?0.230)和0?5 cm土層土壤濕度標準化回歸系數(?0.467)顯著(P<0.05)(表3)。

按變量納入標準為P<0.05進行PM2.5與環境因素逐步回歸分析，表明氣溫、相對濕度、0?5 cm土壤溫度為排除變量(表4)，只有風速和土壤濕度變量進入模型，PM2.5濃度變化與環境因素多元線性回歸方程為y= ?13.777x1? 8.249x2+ 316.988(x1為風速，x2為0?5 cm土壤濕度，R2=0.187，F=5.413，P=0.006)，按標準化回歸系數比較，0? 5 cm土壤濕度對PM2.5濃度變化影響大于風速影響(表5)。

表3 PM 2.5濃度與環境因素多元線性回歸方程參數Table 3 Parametersof themultiple linear regression equation of fine particulatematter (PM 2.5)concentration with environmental factors

表4 PM 2.5濃度與環境因素多元線性逐步回歸方程已排除變量參數Table 4 Parametersof thestepwise multiplelinear regression equation of fineparticulatematter (PM 2.5)concentration with theexcluded environmental factors

表5 PM 2.5濃度與環境因素多元線性逐步回歸方程的參數Table5 Stepwisemultiple linear regression equation parametersof PM 2.5 concentrationswith environmental factors

3 討論

3.1 農田近地表空氣中PM 2.5 濃度變化特征

相關研究發現，城市空氣中PM2.5濃度變化較大。如楊興川等[42]觀測發現2016年京津冀地區空氣中PM2.5平均濃度為71.84μg·m?3；王浩等[43]觀測發現2007?2014年春季北京地區空氣中PM2.5平均濃度為77.2μg·m?3；趙晨曦等[24]觀測發現北京城區空氣中PM2.5平均濃度為86.88μg·m?3，在冬春季空氣中PM2.5濃度變化范圍為10～540μg·m?3；郭春月等[25]觀測發現冬春季濟寧城區空氣中PM2.5平均濃度為94.37μg·m?3，變化范圍為50～340μg·m?3。本研究表明，與以上城市空氣中PM2.5濃度相比，在3月? 5月農田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度較高(平均值為160.98μg·m?3)。這表明在分析春季區域空氣中的PM2.5濃度變化中，對農田近地表空氣中的PM2.5也需要重視。

3.2 環境因素對農田近地表空氣中PM 2.5 濃度變化影響

較高的PM2.5濃度不僅與當地污染物排放和外源輸送有關，而且與裸露農田地表土壤風蝕揚塵排放有關[9]。事實上，農田近地表空氣中PM2.5濃度變化受污染源排放、環境因素等的綜合影響[44]。在山東泗水縣3月? 5月，農田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度波動性較大(16.67～333.33μg·m?3)。這與風速、氣溫、相對濕度、0?5 cm土層土壤溫濕度因素綜合作用有關。在污染源相對穩定的條件下，氣象因素對空氣中PM2.5濃度變化起主導作用[44]。但影響空氣中PM2.5濃度變化環境因素不是單一因素的作用，而是受多種因素共同作用[45]。

風對空氣中PM2.5稀釋、擴散和輸送起著重要的作用[22]。風速變化將直接影響近地表空氣中PM2.5聚散以及濃度分布[22]。本研究表明，山東泗水縣3月? 5月，農田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化與風速呈負相關關系，相關性并不顯著，但與風速呈顯著指數函數關系(P< 0.05)。以往研究[28]分析發現PM10濃度變化與風速呈顯著負相關和指數函數關系，存在一定差異。這主要可能因為PM2.5和PM10在理化性質方面存在一定差異[1]，加上觀測時段不同引起的環境條件和濃度的不同，所以PM2.5與風速的關系不同。

本研究表明，山東泗水縣3月? 5月農田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化與氣溫線性關系并不顯著，這與郭春月等[25]在山東濟寧市冬春季研究發現PM2.5濃度變化與氣溫相關性不顯著結論一致。但是，本研究結果也表明，農田近地表80 cm處PM2.5濃度變化與氣溫的倒數函數關系卻達到極顯著的水平(P<0.01)。這可能與空氣對流活動有關。在春季大氣環流背景下，山東泗水縣農田近地表氣溫變化不足以改變大氣湍流運動和垂直對流，而近地表氣溫較高卻反而與沒有冷空氣活動、天氣穩定有直接關系[46]。與以往研究[28]相比，PM2.5與PM10濃度變化與氣溫關系存在差異，這與PM2.5和PM10在理化性質差異[1]，以及觀測時間差異等有關。

有研究發現，在城市空氣中PM2.5濃度變化與相對濕度呈顯著正相關關系[41]。本研究表明，山東泗水縣3月? 5月開墾農田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化與空氣相對濕度相關系數和線性回歸關系都不顯著。相對濕度對空氣中PM2.5影響主要體現在成核和凝聚等過程，濕度越大越有利于農田近地表空氣中PM2.5凝聚，從而使空氣中PM2.5濃度升高(未發生沉降情況下)[41]。但本研究在08:00?09:00時觀測農田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度，此刻日照強度弱、氣溫低，近地表空氣相對濕度長時間維持較高甚至接近飽和水平，使近地表空氣中PM2.5吸附水汽而滯留凝聚，致使濃度較高且變化不大。與以往研究[28]發現在山東泗水縣春季開墾農田近地表80 cm空氣中PM10濃度變化與相對濕度呈顯著二次函數關系不同。原因可能是在重力的作用下，質量較大的PM10易發生濕沉降，使空氣中PM10濃度降低。

本研究表明，山東泗水縣3月 ? 5月近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化與0?5 cm土層土壤溫度相關系數和線性回歸關系都不顯著。這可能因為土壤溫度變化與氣溫直接相關[9]，雖然3月? 5月土壤溫度隨氣溫升高而升高，但仍處于低水平，所以農田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度與0?5 cm土層土壤溫度相關系數和線性回歸關系并沒有達到顯著水平。這與以往研究[28]中農田近地表80 cm空氣中PM10濃度變化與0?5 cm土層土壤溫度的關系一致。

本研究表明，山東泗水縣3月? 5月近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化與土壤濕度呈顯著負相關和指數函數關系(P<0.05)。這可能因為土壤濕度較高時，使土壤顆粒表面形成水膜層，土壤顆粒受到表面水膜靜電作用及張拉力和粘附力約束，不易被風揚起[9]，從而抑制農田土壤風蝕揚塵PM2.5排放[14]。這與以往研究[28]觀測發現在山東泗水縣春季開墾農田近地表80 cm空氣中PM10濃度變化與0?5 cm土層土壤濕度相關系數和線性回歸關系不顯著存在差異。這主要可能因為PM2.5和PM10在理化性質方面存在差異[1]，以及觀測時段不同導致的。另外，本研究也表明，與3月和5月相比，4月農田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化與土壤濕度呈顯著負相關和指數函數關系(P<0.05)，這可能與4月頻繁降水致使土壤濕度變化較大有關。這與以往研究[28]觀測發現在山東泗水縣4月開墾農田近地表80 cm空氣中PM10濃度變化與0?5 cm土層土壤濕度呈顯著負相關和“S”曲線函數關系，存在一定相似性。

本研究表明，在山東泗水縣3月? 5月0?5 cm土層土壤濕度和風速對農田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化影響較大。這與以往研究[28]觀測發現在山東泗水縣3月?5月0?5 cm土層風速對農田近地表80 cm處空氣中PM10濃度變化影響較大，二者存在差異和共性。

此外，降水對山東泗水縣3月? 5月農田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化具有一定的影響。山東泗水縣春季PM2.5平均濃度最小值出現在4月。原因可能是，一方面4月頻繁降水導致土壤濕度較大抑制農田土壤風蝕揚塵PM2.5排放，另一方面降水對農田地表80 cm處空氣中PM2.5具有顯著的清除作用[23]。

另外，植被變化、農田結構、耕作措施、農業生產及人類活動對山東泗水縣3月? 5月農田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化具有一定的影響。2月下旬至3月初為春耕期，在開墾前后地表土壤一直處于裸露或半裸露的狀態，這時段PM2.5濃度變化也在一定程度受農業生產以及機械擾動產生耕作塵的影響。在此期間進行撒播糞肥、施肥、耙地、播種、灌溉、覆膜、除草以及噴灑殺蟲劑控制雜草等田間活動。因此農田土地開墾和利用等人為活動對農田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化具有一定的影響。需要指出，氣候變化、霾污染、沙塵活動等極端天氣也會對山東泗水縣3月?5月農田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化產生一定的影響[28,30]。

3.3 限制與不足

盡管本研究分析了山東泗水縣春季開墾農田近地表80 cm空氣中的PM2.5濃度變化及多種影響因素，但仍舊存在一些問題需要指出，1)山東泗水縣春季開墾農田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化是多種環境因素綜合作用的結果，具有復雜性和不確定性。特別是，風速增大使近地表空氣中PM2.5濃度降低，風速增大也能使農田土壤風蝕揚塵排放增多而使近地表空氣中PM2.5濃度增多，因此具有很強的復雜性和不確定性。2)土壤質地[20-21](團聚體粒度和穩定性、有機質含量等)和土壤特性[20-21](如結皮、紋理、鹽分、粗糙度、植被蓋度等)、作物類型和耕作方式[17-19]、復雜的天氣條件[44]之間的相互作用也會產生裸露農田地表土壤風蝕揚塵PM2.5排放，造成較高的復雜性和不可預測性。3)當地污染物排放(工業燃煤、交通揚塵和汽車尾氣排放等)與外來污染源輸送、煙塵以及其他氣態污染物等也對農田近地表空氣中PM2.5濃度變化有影響。這使本研究結論會存在一定誤差。盡管如此，目前空氣中PM2.5濃度觀測研究還集中在城市和工業污染地區，對農田近地表空氣中PM2.5濃度觀測研究還較少，由于農田下墊面條件不同與城市，并且高度不同，這些結果可能與城市測定結果不一致，對農田近1 m以內的空氣中PM2.5的變化是否與城市上空高度空氣的PM2.5變化一樣，也是需要進一步開展研究。

4 結論

春季，山東泗水縣農田近地表空氣中PM2.5是影響空氣質量的重要因素。相比相關城市空氣中PM2.5濃度，農田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度達到不容忽視的量級。春季，山東泗水縣農田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度受風速和0?5 cm土壤濕度影響最顯著。在風和土壤濕度等因素綜合作用下，農田土壤風蝕揚塵對近地表空氣中PM2.5濃度產生一定影響。控制農田土壤風蝕揚塵排放PM2.5，對治理大氣PM2.5污染具有重要意義。